Possible Future Risks of Pollution Consequent to the Expansion of Oil and Gas Operations in Qatar
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The air, water, and lands of the Arabian Gulf countries are exposed to contamination involving organic and inorganic components resulting from industrial energy sector activities. In Qatar, marine life and air are the primary elements of the ecosystem that pollution has negatively affected since the discovery and exportation of oil and gas. For example, the mean concentration of PM2.5 reached 105 µg/m3 in 2016. This poor air quality has been attributed to several factors: dust storms, vehicle emissions, and industrial emissions. Marine life around the peninsula of Qatar has been threatened by many factors, including discharge of desalinated seawater, oil and gas activities, and the impact of climate change. Studies conducted after multiple major events showed that levels of various types of pollutants were at acceptable levels. Some areas in the Arabian Gulf, such as the coasts of Saudi Arabia and Bahrain, are still considered chronically polluted and need continual monitoring in the long term. This review discusses the pollution status on the Qatari coastlines and the reasons behind the persistence of current levels of pollution in Arabian Gulf water. The role of microorganisms (bacteria, algae, and fungi) in a biological approach for environmental manipulation of pollution problems is discussed. The agricultural lands in Qatar are possible sites of pollution due to the potential expansion of the energy, industry, and construction sectors in the future. Currently, industrial wastewater is pumped deep into the ground, and seawater is intruding into the main-land, which is causing significant contamination of soils used for the cultivation of various crops. Possible measures are reported, and practical solutions to future pollution risks are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle